반응형 MLops13 GLM-4.7 공개, 오픈소스 LLM이 ‘프롬프트 시대’를 끝내는 순간 GLM-4.7, Z.ai, 오픈소스 LLM이라는 키워드는 단순한 신규 모델 출시 소식을 넘어 글로벌 AI 경쟁 구도의 변화를 상징한다. 싱가포르에 본사를 둔 Z.ai가 공개한 GLM-4.7은 “프롬프트를 잘 쓰는 모델”이 아니라 “작업 흐름을 이해하고 끝까지 완수하는 모델”을 표방하며, 오픈소스 LLM의 역할을 연구용에서 실전 운영 단계로 끌어올리고 있다. 이는 AI를 실제 소프트웨어 개발과 업무 자동화에 투입하려는 기업과 기술 리더들에게 중요한 신호다.기술 핵심 분석: ‘Think-then-Act’와 장기 작업 일관성GLM-4.7의 가장 큰 기술적 차별점은 Think-then-Act 구조의 안정화다. 기존 LLM은 추론 과정과 실행 단계가 명확히 분리되지 않아, 멀티스텝 작업에서 오류가 누적되거나 문맥.. 2025. 12. 30. 네이버클라우드 옴니모달 에이전트 전략, 국대 AI 프로젝트의 승부처가 바뀌고 있다 네이버클라우드, 하이퍼클로바X, 옴니모달 AI라는 키워드는 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 대한민국 국가 AI 전략의 방향성을 상징하는 조합이 됐다. 과학기술정보통신부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 첫 성과로 공개된 네이버클라우드의 옴니모달 에이전트 모델은, 기존 대규모 언어모델 경쟁에서 한 단계 진화한 ‘현실 문제 해결형 AI’로의 전환을 분명히 보여준다. 이번 발표는 단순한 모델 공개가 아니라, 국내 AI 산업이 글로벌 빅테크와 어떤 방식으로 경쟁할 것인지에 대한 전략 선언에 가깝다. 기술 핵심 분석 – 네이티브 옴니모달 구조의 의미이번에 공개된 하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니의 핵심은 네이티브 옴니모달 구조다. 기존 멀티모달 모델은 언어 모델 위에 비전 모델이나 음성 모델을 결합하는 방식.. 2025. 12. 29. 앤트로픽 ‘블룸’ 공개, AI 에이전트 정렬 검증 방식의 게임 체인저가 될 수 있을까 앤트로픽, 블룸, AI 에이전트 정렬, AI 안전성 평가, 행동 기반 평가 프레임워크. 생성형 AI가 단순 응답 모델을 넘어 자율적 의사결정과 도구 사용을 수행하는 에이전트 단계로 진입하면서, “모델이 무엇을 할 수 있는가”보다 “모델이 어떤 행동을 실제로 하는가”를 검증하는 문제가 핵심 과제로 부상했다. 앤트로픽이 공개한 오픈 소스 평가 프레임워크 ‘블룸(Bloom)’은 이 질문에 대해 기존과 전혀 다른 접근법을 제시하며, AI 안전성·정렬 검증 시장의 기준을 바꾸려는 시도로 해석된다. 기술 핵심 분석: 블룸이 해결하려는 본질적 문제기존 AI 안전성 평가는 사전에 정의된 질문 세트나 시나리오에 모델을 노출하고, 인간 평가자가 결과를 판정하는 방식이 주를 이뤘다. 그러나 대규모 언어 모델과 에이전트형 시.. 2025. 12. 24. 오픈AI GPT-5.2의 조기 출시, 초거대 모델 전쟁의 새로운 국면을 여는가 오픈AI가 12월 9일 ‘GPT-5.2’를 전격 공개할 전망이다. 이는 구글 제미나이 3가 촉발한 초거대 모델 경쟁의 패러다임을 재편하기 위한 전략적 대응으로, 현재 시장 판도와 기술 로드맵에 중대한 변화를 예고한다. GPT-5 시리즈는 출시 이후 기대 이하라는 평가를 받았고, GPT-5.1이 대화 품질 개선에 집중한 것과 달리 GPT-5.2는 사전 훈련(Pretraining) 품질을 근본적으로 끌어올린 모델이라는 점에서 기술적 의미가 깊다. 본 분석에서는 GPT-5.2를 가능케 한 샬롯피트(Shallotpeat)·갈릭(Garlic) 프로젝트의 구조적 의미, 경쟁사 대비 기술 우위, 기업 도입 전략, 시장 경쟁 구도 변화 등을 심층적으로 다룬다.기술 핵심 분석GPT-5.2가 사전 훈련 개선 중심 모델이라.. 2025. 12. 10. 오픈AI의 사용자 선호 최적화 전략, 생성형 AI 경쟁 구도의 중대한 전환점인가 오픈AI가 내년 1월 공개할 신규 모델의 핵심은 성능이 아닌 사용자 선호 기반 최적화다. 이는 구글 제미나이 3, 앤트로픽 등 경쟁사가 초거대 모델의 추론 능력을 앞세워 시장을 압박하는 상황에서, 오픈AI가 차별적 경쟁 전략을 선택했다는 의미다. 특히 챗GPT 사용률 정체와 기업용 수요 둔화가 관찰되는 시점에서, 사용자 상호 작용성 강화는 기술·비즈니스 양면에서 중대한 변곡점이 된다. 본 분석은 LUPO(Local User Preference Optimization)라는 내부 전략이 모델 아키텍처, 안전성, 시장 판도, 엔터프라이즈 도입 전략에 미칠 영향을 심층적으로 다룬다.기술 핵심 분석이번 모델의 특징은 기존 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 기반.. 2025. 12. 10. 챗GPT 쇼핑 리서치, AI 기반 전자상거래의 새로운 경쟁 축이 열렸다 AI 쇼핑 기능의 상용화가 본격화되고 있다. 오픈AI가 공개한 ‘쇼핑 리서치(Shopping Research)’는 단순한 상품 추천 기능을 넘어 소비자의 구매 결정 전체를 AI가 수행하는 단계로의 진입을 의미한다. 이번 기능은 생성형 AI, 웹 에이전트, 실시간 정보 검색 기술이 결합해 전자상거래의 핵심인 정보 탐색·비교·의사결정 과정을 통째로 자동화한다는 점에서 전략적 의미가 매우 크다. 특히 전자제품, 홈&가전, 뷰티처럼 정보 비대칭이 큰 카테고리에서 강력한 전환율 개선이 기대되며, 이는 곧 AI 기반 커머스 시장 재편을 촉발할 가능성이 있다.쇼핑 리서치 핵심 기술 분석오픈AI 쇼핑 리서치는 세 가지 기술 축이 결합된 형태로 이해해야 한다.첫째, LLM 기반 대화형 의도 파악 기술의 고도화다. 사용자.. 2025. 11. 28. 이전 1 2 3 다음 반응형
